2021 war mit Sicherheit eines der aufregendsten, herausforderndsten aber auch lohnendsten Jahre meiner bisherigen, beruflichen Laufbahn. Wie auch im letzten Jahr habe ich beschlossen, dieses Jahr mit einem kurzen Rückblick auf 2021 zu beginnen und einen Ausblick darauf zu geben, was im Jahr 2022 alles auf dem Programm steht. Spoiler-Alarm: Dieses Jahr wirft bereits große Schatten voraus – durch den Aufstieg von statworx next.
Bereits letztes Jahr war das gesamte Schweizer Team von STATWORX zum ersten Mal beim Digital Festival Zürich dabei. Daher haben sie sich umso mehr auf das diesjährige Event gefreut, das vom 23. bis 26. September im Schiffbau in Zürich stattfand. Unter dem Motto „Make It Personal“ brachte eine Vielzahl von Keynotes, Labs und Networking-Sessions digitale Führungskräfte, Digital-Aficionados und Innovator:innen zusammen. Livia Eichenberger präsentiert in diesem Recap Ihre persönlichen 5 Highlights dieses Events.
In diesem Beitrag beleuchtet Lea Waniek (Data & Strategy Consultant) die 4 wichtigsten (nicht-technischen) Gründen für das Scheitern von DS & KI-Initiativen. Um den von ihr aufgezeigten Fallstricken entgegenzuwirken, präsentiert sie zu jeder Problematik mehrere Lösungsansätze.
Was ist künstliche Intelligenz? In diesem Artikel versucht das Sprachmodell GPT3, also eine künstliche Intelligenz, diese Frage zu beantworten. Als Grundlage dafür dienten dem Modell lediglich 5 Sätze. Lesen Sie das Ergebnis in dieser Kolumne, die am 28. August 2021 in der Zeitung DIE WELT erschienen ist.
Die Codebase deines Data Science-Projekts wächst und wächst, und du drohst den Überblick zu verlieren? Dann kann dieses Tool vielleicht Abhilfe schaffen! Felix Plagge hat ein Paket geschrieben, das einen Call Graph für ein beliebiges Python-Skript erstellt. In diesem Artikel erklärt er zunächst, wozu Projektgrafiken nützlich sind und erklärt anschließend die Installation und Verwendung seines Pakets namens project_graph.
Du willst Python lernen? Oder brauchst du von Zeit zu Zeit eine kleine Gedächtnisstütze beim Programmieren? Genau dafür wurden Cheatsheets erfunden! Unser erstes Cheatsheet mit den Grundlagen von Python ist der Start einer neuen Blog-Serie, in der weitere Cheatsheets in unserem einzigartigen STATWORX Stil folgen werden.
Anfang Juni haben unser COO Fabian Müller und Data Science Consultant Paul Mora eine Vorlesung im Rahmen des Wirtschaftsingenieur-Studienganges der DHBW gehalten. Der Fokus der Vorlesung war es, den Studierenden bewusst zu machen welchen Aspekte es zu beachten gilt bei der Planung und Evaluierung eines Data Science Projektes. Neben den finanziellen Risiken wurde hierbei auch explizit auf die ethischen Fragen der Nutzung von Künstlicher Intelligenz eingegangen.
In diesem Beitrag berichtet Jonas Braun von der am weitesten verbreiteten Form Kubernetes zu nutzen: mit Cloud Anbietern wie Google GCP, Amazon AWS oder Microsoft Azure. Im Beitrag beschäftigt er sich damit, wie man diese Container (sprich Anwendungen oder Modelle) verlässlich und skalierbar für Kunden, andere Anwendungen, interne Dienste oder Berechnungen mit Kubernetes bereitstellen kann. Letztlich gibt der Beitrag noch einen Ausblick über Tools und Weiterentwicklungen.
Machine Learning Projekte zu deployen und zu überwachen ist ein komplexes Vorhaben. In diesem Artikel stellt John Vicente die typischen Herausforderungen entlang des Machine Learning Workflows dar und beschreibt mit MLflow eine mögliche Lösungsplattform. Zusätzlich stellt er drei verschiedene Szenarien dar, mit deren Hilfe sich Machine Learning Workflows professionalisieren lassen.
Du wolltest schon immer wissen, wie man ein Frontend mit Python entwickelt? Im letzten Teil unserer vierteiligen Blogserie bauen wir ein interaktives Spiel, bei dem User*innen die Automarke- und Modell erraten muss. Seid ihr besser als unsere AI?